Abonelik etkinliğini net içgörülere dönüştüren bir mobil uygulama planlayın ve inşa edin: izleme, ana metrikler, panolar, uyarılar, gizlilik, veri boru hattı ve dağıtım.

Ekran tasarlamadan veya analitik araç seçmeden önce, uygulamanın kimin için olduğunu ve hangi kararları desteklemesi gerektiğini netleştirin. “Kullanım içgörüleri” yalnızca grafikler değildir—abonelerin ürününüzü nasıl kullandığını ve sonraki ne yapılması gerektiğini anlatan güvenilir sinyallerin küçük bir setidir.
Çoğu abonelik kullanım içgörüleri uygulaması birden fazla kitleye hizmet eder:
Bu soruları somut hâle getirin. Eğer soruyu bir cümlede yazamıyorsanız, muhtemelen mobil dostu bir içgörü için çok geniştir.
İçgörüler eylemi tetiklemeli. Yaygın karar hedefleri şunlardır:
Ölçülebilir çıktılar tanımlayın, örneğin:
Bu rehber metriklerin tanımlanmasına, olayların izlenmesine, veri kaynaklarının birleştirilmesine, gizlilik temellerine ve net mobil panolar ile uyarıların oluşturulmasına odaklanır.
Kapsam dışı: özel ML modelleri, derin deney çerçeveleri ve kurumsal seviye faturalama sistemi uygulamaları.
Panoları tasarlamadan önce ürününüzde “abonelik”in ne olduğuna dair ortak bir tanıma ihtiyacınız var. Backend, faturalama sağlayıcısı ve analitik ekibi farklı anlamlar kullanırsa, grafikleriniz çelişir ve kullanıcılar güvenini kaybeder.
Uygulamanızın tanıyacağı ve görüntüleyeceği yaşam döngüsü aşamalarını yazın. Pratik bir temel şunlardır:
Anahtar nokta: her geçişi hangi olayların tetiklediğini (fatura olayı, uygulama içi aksiyon veya yönetici müdahalesi) tanımlayın ki “aktif aboneler” sayısı tahmine dayanmasın.
Abonelik kullanım içgörüleri uygulamanız tipik olarak aşağıdaki varlıklara ihtiyaç duyar; her birinin sabit bir tanımlayıcısı olmalıdır:
Hangi ID'nin birleşimler için “gerçek kaynağı” olacağına (örneğin faturalama sisteminizden subscription_id) erken karar verin ve bunun analitikte akmasını sağlayın.
Birçok ürün zamanla birden fazla aboneliği destekler: eklentiler, birden çok koltuk veya ayrı hesaplar. Kurallar belirleyin:
Bu kuralları açıkça yapın ki panolar gelirleri çift saymasın veya kullanımı düşük göstermesin.
Kenar durumlar genellikle raporlama sürprizlerine yol açar. Bunları baştan yakalayın: iadeler (tam vs kısmi), yükseltmeler/düşürmeler (anında vs sonraki yenileme), grace periodler (başarısız ödemeden sonra erişim), chargeback'ler ve manuel krediler. Bunlar tanımlandığında churn, retention ve “aktif” durumu tutarlı şekilde modelleyebilirsiniz.
Uygulamanızın “kullanım içgörüleri”, burada yaptığınız seçimlerin kalitesi kadar iyidir. Amaç, yenilemeyi, yükseltmeyi ve destek yükünü öngören aktiviteyi ölçmektir — sadece yoğun görünen şeyleri değil.
Abone için değer yaratan aksiyonları listeleyin. Farklı ürünlerin değer anları farklıdır:
Mümkünse saf aktivite yerine üretilen değeri tercih edin. “3 rapor oluşturuldu” genellikle “12 dakika uygulamada”dan daha anlamlıdır.
Başlangıç setini küçük tutun ki panolar mobilde okunabilir kalsın ve ekipler gerçekten kullansın. İyi başlangıç metrikleri genellikle şunlardır:
Vanity metriklerden kaçının; “Toplam kurulumlar” genellikle abonelik sağlığı için faydalı değildir.
Her metrik için yazın:
Bu tanımlar panonun yanında sade bir not olarak bulunmalı.
Segmentler tek bir sayıyı teşhise çevirir. Birkaç sabit boyutla başlayın:
İlk başta segmentleri sınırlayın—çok fazla kombinasyon mobil panoları taranması zor ve yanlış yorumlanmaya açık hale getirir.
Bir abonelik kullanım içgörüleri uygulaması topladığı olaylar kadar iyidir. Herhangi bir SDK eklemeden önce ne ölçmeniz gerektiğini, nasıl adlandıracağınızı ve her olayın hangi veriyi taşıması gerektiğini yazın. Bu, panoları tutarlı kılar, “gizemli sayıları” azaltır ve sonraki analizleri hızlandırır.
Tam bir kullanıcı yolculuğunu kapsayan küçük, okunabilir bir olay kataloğu oluşturun. Açık, tutarlı isimlendirme kullanın—genellikle snake_case—ve clicked gibi belirsiz olaylardan kaçının.
Her olay için dahil edin:
subscription_started, feature_used, paywall_viewed)Hafif bir örnek:
{
"event_name": "feature_used",
"timestamp": "2025-12-26T10:15:00Z",
"user_id": "u_123",
"account_id": "a_456",
"subscription_id": "s_789",
"feature_key": "export_csv",
"source": "mobile",
"app_version": "2.4.0"
}
Bu kod bloğu olduğu gibi korunmalıdır.
Kullanımı faturalamaya bağlayabilmek için kimlikleri baştan planlayın:
user_id: oturum açıldıktan sonra sabit; e-posta ID olarak kullanılmasın.account_id: takım/çalışma alanı ürünleri için.subscription_id: kullanımı belirli bir plan ve fatura dönemine bağlar.device_id: hatalar ve offline teslimat için faydalı, ancak hassas kabul edin.Guest kullanıcılar (geçici ID'ler) ve oturum açma sırasında ID birleştirme kurallarını kararlaştırın.
Mobil izleme zayıf bağlantılarla başa çıkmalıdır. Cihaz üzerinde bir kuyruk kullanın ve:
event_id UUID her olay için)Ayrıca maksimum bir saklama penceresi belirleyin (örneğin X günden eski olayları at) ki geç gelen aktiviteler yanıltıcı raporlamaya yol açmasın.
Şemanız değişecek. schema_version ekleyin (veya merkezi bir kayıt tutun) ve basit kurallar uygulayın:
Açık bir takip planı kırık grafikleri önler ve kullanım içgörülerinizin ilk günden güvenilir olmasını sağlar.
Kullanım, ödemeler ve müşteri bağlamını birleştirdiğinizde abonelik içgörüleri “doğru” hisseder. Panoları tasarlamadan önce hangi sistemlerin kayıt kaynağı olduğunu ve bunları nasıl güvenilir şekilde ilişkilendireceğinizi kararlaştırın.
Çoğu abonelik sonucu aşağıdaki dört kategori açıklıyor:
Genel olarak iki yolunuz var:
Data warehouse-first (örn. BigQuery/Snowflake): verileri temiz tablolara dönüştürürsünüz ve panolar tek kaynaktan beslenir.
Managed analytics-first: daha hızlı kurulum için, faturalama/destek birleştirmeleri için hafif bir warehouse katmanı ile.
Gelir odaklı içgörüler (MRR, churn, LTV) gösterecekseniz, eninde sonunda bir warehouse (veya ona benzer bir katman) zorunlu hale gelebilir.
Çoğu birleştirme problemi kimlikten kaynaklanır. Planlayın:
Basit bir yaklaşım, anonim ID'leri, user ID'leri ve faturalama müşteri ID'lerini ilişkilendiren bir identity map table tutmaktır.
Kullanım durumuna göre tazeliği tanımlayın:
Burada açık olmak, günlük bir güncellemenin ürünü karşılayacağı durumlarda boru hatlarını gereksiz yere büyütmenizi engeller.
Kullanım içgörüleri ancak insanların veriyi nasıl ele aldığınıza güvendiklerinde uzun vadede çalışır. Gizliliği bir ürün özelliği gibi ele alın: anlaşılır, kontrol edilmesi kolay ve gerçekten ihtiyaç duyduğunuzla sınırlı olsun.
Sade dil kullanarak iki soruyu yanıtlayın: “Ne izliyorsunuz?” ve “Bundan ne kazanıyorum?” Örnek: “Hangi özellikleri ve ne sıklıkta kullandığınızı izliyoruz; böylece panonuz aktivite eğilimlerinizi gösterir ve kullanılmayan katmanlar için ödeme yapmanızı önler.” “Hizmetlerimizi geliştirmek” gibi belirsiz ifadelerden kaçının.
Bu açıklamayı izin isteme anına yakın tutun ve Ayarlar içinde kısa bir “Veri ve Gizlilik” sayfasında yansıtın.
Onayı tek seferlik bir ekran değil, yapılandırılabilir bir akış olarak inşa edin. Operasyon gösterdiğiniz yerlere ve politikalara göre gerekebilir:
Ayrıca “onayı geri çekme” davranışını planlayın: event göndermeyi hemen durdurun ve önce toplanmış verilerin ne olacağını belgeleyin.
Varsayılan olarak tanımlayıcı olmayan veriyi tercih edin. Ham içerik yerine sayaçlar, zaman aralıkları ve kaba kategoriler kullanın. Örnekler:
Amaç bazlı saklama süreleri tanımlayın (örn. eğilimler için 13 ay, ham loglar için 30 gün). Kullanıcı düzeyi verilere kimlerin erişebileceğini sınırlayın, rol bazlı erişim kullanın ve hassas dışa aktarımlar için audit izi tutun. Bu hem müşterileri korur hem de iç riski azaltır.
Mobil panolar, her ekranın bir soruyu hızlıca cevapladığı zaman başarılı olur. Bir web analitik UI'sını küçültmek yerine, başparmakla taramaya uygun tasarlayın: büyük sayılar, kısa etiketler ve net “ne değişti?” sinyalleri.
Gerçek kararlarla eşleşen küçük ekran setiyle başlayın:
Kartlar, sparklines ve tek amaçlı grafikler (bir eksen, bir legend) kullanın. Filtreler için chip ve alt sayfalar/bottom sheet tercih edin ki kullanıcılar bağlamı kaybetmeden segmentleri değiştirebilsin. Filtreleri minimal tutun: segment, plan, tarih aralığı ve platform genellikle yeterlidir.
Yoğun tabloları tercih etmeyin. Eğer tablo gerekiyorsa (örn. en iyi planlar), kaydırılabilir ve sabit başlıklı yapın, ayrıca açık bir “sırala” kontrolü ekleyin.
Analitik ekranlar genellikle boş başlar (yeni uygulama, düşük hacim, sıfır filtre). Buna hazırlıklı olun:
Paydaşların uygulama dışında da aksiyon alması gerekiyorsa, hafif paylaşım seçenekleri ekleyin:
Bu seçenekleri her ekran için tek bir “Paylaş” butonunda toplayın ki UI temiz kalsın.
Bir kullanım içgörüleri uygulaması, KPI'ları gerçek davranışla yan yana koyabildiği ölçüde faydalıdır. Yöneticilerin tanıdığı sıkı bir abonelik metrik setiyle başlayın, sonra retention ile ilişkilendiren “neden” metriklerini katın.
Günlük iş yönetimi için kullanılan metrikleri dahil edin:
Abonelik KPI'larını, retention'ı öngören küçük bir kullanım sinyali setiyle eşleştirin:
Amaç: biri “Churn arttı—aktivasyon mu düştü yoksa ana özellik mi kullanılmamaya başlandı?” sorusuna cevap verebilsin.
Kohortlar küçük ekranlarda trendleri okunur kılar ve yanlış sonuçları azaltır.
Hafif ama görünür koruyucular ekleyin:
Hızlı referans için kısa bir sözlük sayfasına bağlayın örn. /docs/metrics-glossary.
Kullanım içgörüleri uygulaması, insanların değişiklikleri fark etmesine ve bir şey yapmasına yardım ettiğinde en değerli olur. Uyarılar mobilde özellikle dikkat dağıtıcı olabilir—bu yüzden yardımcı bir asistan gibi hissettirmeli, yüksek sesli alarm gibi değil.
Yüksek sinyalli küçük bir uyarı setiyle başlayın:
Her uyarı iki soruyu yanıtlamalı: Ne değişti? ve Neden umursamalıyım?
Acilik ve kullanıcı tercihine göre kanalları kullanın:
Kullanıcılar şu şeyleri ayarlayabilmeli:
Kuralları sade bir dille açıklayın: “4 haftalık ortalamaya göre haftalık kullanım %30'dan fazla düştüğünde beni uyar.”
Uyarıları önerilen aksiyonlarla eşleştirin:
Amaç: her uyarı net, düşük eforlu bir iç eyleme götürmeli.
Bir abonelik kullanım içgörüleri uygulamasının iki görevi vardır: olayları güvenilir şekilde toplamak ve bunları telefonda hızlı, okunabilir panolara dönüştürmek. Basit bir zihni model kapsamı kontrol altında tutmanıza yardımcı olur.
Genel akış şöyledir:
Mobile SDK → ingestion → processing → API → mobil uygulama.
SDK olayları yakalar (ve abonelik durum değişikliklerini), toplu gönderir ve HTTPS üzerinden gönderir. Bir ingestion katmanı bu olayları alır, doğrular ve dayanıklı bir depoya yazar. Processing, olayları günlük/haftalık metriklere ve kohort tablolarına agregate eder. API, ön-agrege edilmiş sonuçları uygulamaya sunar ki panolar hızlı yüklensin.
Ekip kapasitenize göre seçim yapın:
E2E prototip yapmak istiyorsanız (özellikle “mobil UI + API + DB” döngüsü), Koder.ai gibi bir vibe-coding platformu, dashboard ekranlarını, event ingest uçlarını ve agregasyon tablolarını tek bir sohbet odaklı iş akışında doğrulamanıza yardımcı olabilir. Bu, veri kontratları ve UI durumları (boş durumlar, yükleme, kenar durumlar) üzerinde yinelemeyi hızlandırır ve dağıtım/rollback'i snapshotlarla basitleştirir.
Cihazda eventleri toplu gönderin, yüklemeleri kabul edin ve ingestion'ı korumak için rate limit uygulayın. “En iyi öğeler” listeleri için sayfalandırma kullanın. Birçok kullanıcının sık açtığı pano uç noktaları için cache (ve gerekliyse CDN) ekleyin.
Kısa ömürlü tokenlar (OAuth/JWT) kullanın, least-privilege rolleri uygulayın (ör. viewer vs admin) ve iletimi TLS ile şifreleyin. Event verisini hassas kabul edin: ham eventleri kimlerin sorgulayabileceğini kısıtlayın ve özellikle destek iş akışları için erişimi denetleyin.
Veriniz doğru değilse pano güven kırıcı olur. Veri kalitesini bir ürün özelliği gibi ele alın: öngörülebilir, izlenen ve düzeltmesi kolay olsun.
Abonelik kullanım içgörüleri için en yaygın hataları yakalayacak otomatik kontrollerle başlayın:
Bu kontrolleri ekibe görünür yapın (sadece veri ekibi gelen kutusunda gizli olmasın). Admin görünümünde basit bir “Veri Sağlığı” kartı genellikle yeterlidir.
Yeni olaylar doğrudan üretim panolarına gitmemeli.
Hafif bir doğrulama akışı kullanın:
Şema değiştiğinde hangi uygulama sürümlerinin etkilendiğini bilmenizi sağlayacak bir “versiyonlu şema” zihniyeti ekleyin.
Boru hattını diğer ürün sistemleri gibi instrument edin:
Bir metrik bozulduğunda tekrarlanabilir bir yanıtınız olsun:
Bu oyun kitabı paniği önler ve paydaşların sayılara güvenini korur.
Bir abonelik kullanım içgörüleri uygulaması için MVP, insanların uygulamayı açıp gördüklerini anlayabildiğini ve anlamlı bir aksiyon alabildiğini kanıtlamalıdır. İlk sürümü kasıtlı olarak dar tutun — sonra gerçek kullanım verisine göre genişletin.
Küçük bir metrik seti, tek bir pano ve temel uyarılarla başlayın.
Örneğin MVP şuları içerebilir:
Amaç netliktir: her kart bir cümlede “peki ya ne?” sorusunu yanıtlamalıdır.
Önce dahili ekiplerle (destek, pazarlama, operasyon), sonra güvenilir birkaç müşteriyle beta yapın. Onlara şu görevleri verin: “Bu hafta gelirin neden düştüğünü bul” ve “Hangi plan churn'a yol açıyor?” gibi.
Geri bildirimi iki akışta yakalayın:
Analitik UI'nızı bir ürün olarak ele alın. Şunları takip edin:
Bu, içgörülerin gerçekten yardımcı olup olmadığını ya da sadece “güzel grafikler” olup olmadığını gösterir.
Küçük sürümlerle yineleyin:
Yeni metrikleri, mevcut olanlar düzenli kullanıldığında ekleyin.
Açıklamaları geliştirin (sade dil ipuçları, “neden değişti” notları).
Hangi soruların en çok sorulduğunu öğrendikten sonra daha akıllı segmentasyon (yeni vs tutulan kullanıcılar, yüksek-değer vs düşük-değer planlar) ekleyin.
Eğer bunu yeni bir ürün hattı olarak inşa ediyorsanız, tam bir mühendislik döngüsüne başlamadan önce hızlı bir prototip geçişi yapmayı düşünün: Koder.ai ile mobil panoları çizebilir, Go + PostgreSQL backend kurabilir ve “planlama modunda” yineleme yapabilirsiniz; hazır olduğunuzda kaynak kodu dışa aktararak geleneksel bir repoya geçebilirsiniz.
"Kullanım içgörüleri" abonelerin ürünü nasıl kullandığını ve sonraki ne yapılması gerektiğini açıklayan güvenilir sinyallerin küçük bir setidir (churn azaltma, onboarding iyileştirme, genişleme sağlama). Bunlar sadece grafikler değildir — her içgörü bir kararı desteklemelidir.
Her kitlenin cevaplaması gereken tek cümlelik soruları yazın:
Bir soru bir mobil ekranda sığmıyorsa, muhtemelen bir “içgörü” için çok geniştir.
Göstereceğiniz her abonelik yaşam döngüsü durumunu ve her geçişi tetikleyen olayı tanımlayın, örneğin:
Geçişlerin fatura olaylarından, uygulama içi aksiyonlardan veya yönetici müdahalesinden gelip gelmediğini netleştirin ki “aktif aboneler” belirsiz olmasın.
Kullanımı, faturalamayı ve müşteri verisini güvenilir şekilde bağlamak için kararlı kimlikler seçin ve bu kimliklerin eventlere akmasını sağlayın:
user_id (e-posta değil)account_id (takım/çalışma alanı için)subscription_id (kullanımı yetkilendirme ve faturalama dönemine bağlamak için en iyisi)Değer üreten metrikleri tercih edin; yalnızca aktiviteyi ölçmektense kullanıcının aldığı faydayı ölçün. İyi başlangıç kategorileri:
İlk setinizi küçük tutun (genellikle 10–20) ki mobil panolar okunabilir kalsın.
Her metrik için (mümkünse panonun yanında):
Açık tanımlar ekipler arasında sayıların tartışılmasını önler ve uygulamaya güven kazandırır.
Pratik bir takip planı şunları içerir:
snake_case isimler)En çok sonucu açıklayan dört kaynakla başlayın:
Transformların nerede yapılacağına (warehouse-first vs analytics-first) karar verin ve sistemler arası ilişkilendirme için bir identity map tutun.
Mobil panolar, her ekranda bir soruya cevap verecek şekilde tasarlanmalıdır:
Kartlar, sparklines, filtreler için chip/bottom sheet kullanın; güçlü boş durum mesajları ekleyin (“Veri yok — daha geniş bir tarih aralığı deneyin”).
Uyarıları yüksek sinyalli ve eyleme dönük tutun:
Kullanıcıların eşiği, sıklığı ve erteleme seçeneklerini ayarlamasına izin verin; her uyarı net bir sonraki adım içermeli (eğitim, ekip daveti, plan değişikliği, destekle iletişim).
device_idAyrıca guest → logged-in geçişlerinde kimliklerin nasıl birleşeceğini belirleyin ki kullanım parçalara ayrılsın.
event_id UUIDschema_versionBu, mobil bağlantı veya uygulama sürümü farklılıklarında kırılan panoları engeller.